Tabakalı Rastgele Örnekleme: Tanım, Yöntem ve Örnekler

Tabakalı Rastgele Örnekleme: Tanım

Tabakalı rastgele örnekleme bir olasılıklı örnekleme türüdür.
araştırma
kuruluş, tüm nüfusu birbiriyle örtüşmeyen, homojen birden fazla gruba (tabaka) ayırabilir ve araştırma için çeşitli tabakalardan nihai üyeleri rastgele seçebilir, bu da maliyeti azaltır ve verimliliği artırır. Bu grupların her birindeki üyeler farklı olmalıdır, böylece tüm gruplardaki her üye basit olasılık kullanılarak seçilmek için eşit fırsata sahip olur. Bu örnekleme yöntemi “rastgele kota örneklemesi” olarak da adlandırılmaktadır.

Katılımcılarınızı seçin

Yaş, sosyoekonomik bölümler, milliyet, din, eğitim başarıları ve benzeri diğer sınıflandırmalar tabakalı rastgele örnekleme kapsamına girer.

Bir araştırma ekibinin çeşitli yaş grupları arasında din hakkında görüş aradığı bir durumu ele alalım. Araştırma için 326.044.985 ABD vatandaşından geri bildirim toplamak yerine, yaklaşık 10000 kişilik rastgele örnekler seçilebilir. Bu 10000 vatandaş yaşlarına göre katmanlara ayrılabilir, yani 18-29, 30-39, 40-49, 50-59 ve 60 ve üzeri gruplar. Her tabaka farklı üyelere ve üye sayısına sahip olacaktır.

Daha fazla bilgi edinin:
Demografik Segmentasyon

8 Tabakalı rastgele örneklem seçmek için adımlar:

Hedefi tanımlayın
izleyici
.
Tabakalandırma değişkenini veya değişkenlerini tanıyın ve kullanılacak tabaka sayısını belirleyin. Bu tabakalandırma değişkenleri araştırmanın amacı ile uyumlu olmalıdır. Her ek bilgi tabakalaşma değişkenlerini belirler. Örneğin, araştırmanın amacı tüm alt grupları anlamaksa, değişkenler alt gruplarla ilgili olacak ve bu alt gruplara ilişkin tüm bilgiler değişkenleri etkileyecektir. İdeal olarak, bir örneklemde 4-6’dan fazla tabakalama değişkeni ve 6’dan fazla tabaka kullanılmamalıdır çünkü tabakalama değişkenlerindeki artış, bazı değişkenlerin diğer değişkenlerin etkisini ortadan kaldırma olasılığını artıracaktır.
Halihazırda var olan bir örnekleme çerçevesi kullanın ya da hedef kitledeki tüm unsurlar için tabaka değişkeninin tüm bilgilerini içeren bir çerçeve oluşturun.
Örnekleme çerçevesini kapsam eksikliği, aşırı kapsam veya gruplama temelinde değerlendirdikten sonra değişiklikler yapın.
Nüfusun tamamı göz önünde bulundurulduğunda, her bir tabaka benzersiz olmalı ve nüfusun her bir üyesini kapsamalıdır. Tabaka içinde farklılıklar minimum olmalı, her bir tabaka birbirinden son derece farklı olmalıdır. Nüfusun her bir unsuru sadece bir tabakaya ait olmalıdır.
Her bir öğeye rastgele, benzersiz bir numara atayın.
İhtiyacınıza göre her bir tabakanın boyutunu belirleyin. Tüm katmanlardaki tüm unsurlar arasındaki sayısal dağılım, uygulanacak örnekleme türünü belirleyecektir. Orantılı ya da orantısız tabakalı örnekleme olabilir.
Araştırmacı daha sonra örneklemi oluşturmak için her tabakadan rastgele elemanlar seçebilir. Her tabakadan en az bir eleman seçilmelidir, böylece her tabakadan temsiliyet olur, ancak her tabakadan iki eleman seçilirse, toplanan verilerin hesaplanmasındaki hata payları kolayca hesaplanabilir.

Daha fazla bilgi edinin:
Basit Rastgele Örnekleme

Tabakalı Rastgele Örnekleme Türleri:

Orantılı Tabakalı Rastgele Örnekleme:

Bu yaklaşımda, her bir tabaka örneklem büyüklüğü, tüm tabaka popülasyonunun nüfus büyüklüğü ile doğru orantılıdır. Yani her tabaka
örnek
aynı örnekleme fraksiyonuna sahiptir.

Orantılı Tabakalı Rastgele Örnekleme Formülü: n
_h
= ( N
_h
/ N ) * n

n_h= h için örneklem büyüklüğü
^inci
tabaka

_Nh= h için popülasyon büyüklüğü
^inci
tabaka

N = Tüm nüfusun büyüklüğü

n = Tüm örneklemin büyüklüğü

500, 1000, 1500, 2000 büyüklüğünde 4 tabakanız varsa ve araştırma kuruluşu örnekleme kesri olarak ½’yi seçerse. Bir araştırmacı daha sonra ilgili tabakadan 250, 500, 750, 1000 üye seçmelidir.

Tabaka	A	B	C	D
Nüfus Büyüklüğü	500	1000	1500	2000
Örnekleme Fraksiyonu	1/2	1/2	1/2	1/2
Nihai Örnekleme Boyutu Sonuçları	250	500	750	1000

Popülasyonun örneklem büyüklüğüne bakılmaksızın, örnekleme kesri tüm katmanlarda aynı kalacaktır.

Daha fazla bilgi edinin:
Sistematik Örnekleme

Orantısız Tabakalı Rastgele Örnekleme:

Örnekleme kesri, orantılı ve orantısız tabakalı rastgele örnekleme arasındaki temel ayırt edici faktördür. Orantısız örneklemede, her tabaka farklı bir örnekleme oranına sahip olacaktır.

Bu örnekleme yönteminin başarısı, araştırmacının fraksiyon dağılımındaki hassasiyetine bağlıdır. Tahsis edilen kesirler doğru değilse, fazla temsil edilen veya az temsil edilen tabakalar nedeniyle sonuçlar taraflı olabilir.

Tabaka	A	B	C	D
Nüfus Büyüklüğü	500	1000	1500	2000
Örnekleme Fraksiyonu	1/2	1/3	1/4	1/5
Nihai Örnekleme Boyutu Sonuçları	250	333	375	400

Daha fazla bilgi edinin:
Küme Örneklemesi

Tabakalı Rastgele Örnekleme Örnekleri:

Araştırmacılar ve istatistikçiler, iki veya daha fazla tabaka arasındaki ilişkileri analiz etmek için tabakalı rastgele örneklemeyi kullanırlar. Tabakalı rastgele örnekleme birden fazla katman veya tabaka içerdiğinden, örneklem değerini hesaplamadan önce tabakaları hesaplamak çok önemlidir.

Daha fazla bilgi edinin:
Kantitatif Pazar Araştırması

Aşağıda klasik bir tabakalı rastgele örnekleme örneği verilmiştir:

Diyelim ki, 100 (_Nh) 1000 (N) öğrencili bir okulun öğrencilerine en sevdikleri ders hakkında sorular sorulmuştur. Şu bir gerçek ki 8. sınıf öğrencilerinin ders tercihleri 9. sınıf öğrencilerinden farklı olacaktır. Anketin kesin sonuçlar vermesi için ideal yöntem, her bir dereceyi çeşitli katmanlara ayırmaktır.

İşte her sınıftaki öğrenci sayısını gösteren bir tablo:

Sınıf	Öğrenci sayısı (n)
5	150
6	250
7	300
8	200
9	100

Tabakalı rastgele örnekleme formülünü kullanarak her bir sınıfın örneklemini hesaplayın:

Tabakalı Örneklem (n
₅
) = 100 / 1000 * 150 = 15

Tabakalı Örneklem (n
₆
) = 100 / 1000 * 250 = 25

Tabakalı Örneklem (n
₇
) = 100 / 1000 * 300 = 30

Tabakalı Örneklem (n
₈
) = 100 / 1000 * 200 = 20

Tabakalı Örneklem (n
₉
) = 100 / 1000 * 100 = 10

Daha fazla bilgi edinin:
Kolayda Örnekleme

Tabakalı Rastgele Örneklemenin Avantajları:

Küme örneklemesi, basit rastgele örnekleme ve sistematik örnekleme gibi diğer olasılıklı örnekleme yöntemlerine veya kolayda örnekleme gibi olasılıklı olmayan yöntemlere kıyasla sonuçlarda daha yüksek doğruluk. Bu doğruluk çeşitli tabakaların ayrımına bağlı olacaktır, yani tüm tabakalar son derece farklıysa sonuçlar son derece doğru olacaktır.
Bu örnekleme tekniğinin doğasının kesinliği nedeniyle bir örneği tabakalandırmak için bir ekibi eğitmek uygundur.
Bu yöntemin istatistiksel doğruluğu nedeniyle, daha küçük örneklem büyüklükleri de bir araştırmacı için oldukça faydalı sonuçlar elde edebilir.
Bu örnekleme tekniği, araştırmacılar tabakalara ayırma konusunda tam yetkiye sahip olduğu için maksimum evreni kapsamaktadır.

Daha fazla bilgi edinin: Küme Örneklemesi vs Tabakalı Örnekleme

Tabakalı Rastgele Örnekleme ne zaman kullanılır?

- Tabakalı rastgele örnekleme, araştırmacının mevcut verilerden sadece belirli tabakalara odaklanmayı amaçladığı durumlarda son derece verimli bir örnekleme yöntemidir.
  nüfus veri̇leri̇
  . Bu şekilde, tabakaların istenen özellikleri
  anket örneği̇
  .
- Araştırmacılar, iki veya daha fazla farklı tabaka arasında bir ilişki kurmayı amaçladıkları durumlarda bu örnekleme yöntemine başvururlar. Bu karşılaştırma şu şekilde yapılırsa
  basit rastgele örnekleme
  hedef grupların eşit şekilde temsil edilmemesi olasılığı daha yüksektir.
- Tabakalı rastgele örnekleme tekniği kullanılarak, erişilmesi veya temas kurulması zor bir nüfusa sahip örneklemler araştırma sürecine kolaylıkla dahil edilebilir.
- Örneklemin elemanları ilgili tabakalardan seçildiği için istatistiksel sonuçların doğruluğu basit rastgele örneklemeden daha yüksektir. Tabakalar içindeki çeşitlilik, hedef nüfusta var olan çeşitlilikten çok daha az olacaktır. Söz konusu doğruluk nedeniyle, büyük olasılıkla gerekli
  örneklem büyüklüğü
  çok daha az olacak ve bu da araştırmacıların zaman ve emekten tasarruf etmelerine yardımcı olacaktır.